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基于模糊自适应卡尔曼滤波算法的多传感器信息融合.pdf
F eb2011 19 V ol29, N o. 1 A erospace Contro l * 1 2 1 1. , 150001 2. , 411105 联合滤波器各子系统量测噪声统计特性发生变化时, 标准卡尔曼滤波 算法由于无法 时检测和调整, 使得估计误差增大, 最终导致融合后估计误差随 之增大本文针对该问题提出使用模糊自适应滤波代替标准卡尔曼滤波, 形成 模糊自适应联合卡尔曼滤波信息融合算法新算法应用模糊推理系统不断的在 线调整量测噪声协方差阵的加权系数, 使模型量测噪声逐渐逼近真 噪声水平 将该算法应用于多传感器姿态确定系统中, 仿真结果验证了算法的真 有效性 联合滤波器; 模糊自适应卡尔曼滤波; 量测噪声 : V44 8. 22+ 2 : A : 2011) 0 1001904 TheM ultiSensor Inform ation Fusion Based on Fuzzy Adaptive Kalm an F ilter 1 2 1 CH EN X ing lin L I P eng SONG Shenm in 1. School of A stronautics, H arb in Institute of T echno logy, H arbin 150001, Ch ina 2. Co llege of In form at ion Eng ineering, X iang tan University, X iang tan 411105, China Abstract The standard Ka lm anf ilter could no tdetect them easurem ent no ise in the subsy stem of f edera ted f ilter in real tmi e under the condition tha t statistical characteristics of subsystem noise changes, which re sults in the increased estmi ation errors and f inally leads to thef usion system errors increased. Thef uzzy a dap tiv ef ederated f ilter is p rop osed in this p ap er, which usesf uzzy adap tiv e K alm anf ilter to rep lace Ka lm an f ilter. The new algorithm adj usts the w eight coeff icients of m easurem ent noise covariance m atrix by using f uzzy inf
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